MCP: AI లో తదుపరి పెద్ద విషయమా?

AI (కృత్రిమ మేధస్సు) ప్రపంచం నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతూ కొత్త పదాలు, సాంకేతికతలు వేగంగా పుట్టుకొస్తున్నాయి. ఇటీవల విశేషమైన దృష్టిని ఆకర్షించిన పదం ‘MCP’ లేదా మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్. ఈ భావన AI సంఘంలో గణనీయమైన ఉత్సాహాన్ని రేకెత్తించింది, మొబైల్ యాప్ అభివృద్ధి ప్రారంభ రోజులతో సమాంతరంగా ఉంది.

ఏప్రిల్ 25న జరిగిన బైడు క్రియేట్ కాన్ఫరెన్స్‌లో బైడు ఛైర్మన్ లీ యాన్హాంగ్ మాట్లాడుతూ, ‘MCP ఆధారంగా తెలివైన ఏజెంట్‌లను అభివృద్ధి చేయడం 2010లో మొబైల్ యాప్‌లను అభివృద్ధి చేయడం లాంటిది’. MCP యొక్క సంభావ్య ప్రభావం AI అప్లికేషన్‌ల భవిష్యత్తుపై ఎలా ఉంటుందో ఈ పోలిక హైలైట్ చేస్తుంది.

MCP అంటే ఏమిటి?

మీకు ఇంకా MCP గురించి తెలియకపోతే, మీరు ‘ఏజెంట్’ (లేదా తెలివైన ఏజెంట్) అనే పదాన్ని ఎదుర్కొనే ఉంటారు. 2025 ప్రారంభంలో చైనా స్టార్టప్ అయిన మనుస్ యొక్క ప్రజాదరణ ఈ భావనను వెలుగులోకి తెచ్చింది.

ఏజెంట్ యొక్క ఆకర్షణ దాని టాస్క్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగల సామర్థ్యంలో ఉంది. సంభాషణ ఇంటర్‌ఫేస్‌లుగా పనిచేసిన మునుపటి పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) వలె కాకుండా ఏజెంట్‌లు బాహ్య సాధనాలు, డేటా మూలాలను ఉపయోగించి టాస్క్‌లను సక్రియంగా అమలు చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి. సాంప్రదాయ LLMలు వాటి శిక్షణ డేటా ద్వారా పరిమితం చేయబడతాయి. ఇంకా బాహ్య వనరులను యాక్సెస్ చేయడానికి సంక్లిష్టమైన ప్రక్రియలు అవసరం.

MCP ఏజెంట్ విజన్‌ను గ్రహించడంలో చాలా కీలకం. LLMలను MCP ప్రోటోకాల్‌కు మద్దతు ఇచ్చే బాహ్య సాధనాలతో సజావుగా సంభాషించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది మరింత నిర్దిష్టమైన, సంక్లిష్టమైన టాస్క్‌లను చేయడానికి వాటిని అనుమతిస్తుంది.

ప్రస్తుతం అమాప్, వీచాట్ రీడ్ వంటి అనేక అప్లికేషన్‌లు అధికారిక MCP సర్వర్‌లను ప్రారంభించాయి. ఇది డెవలపర్‌లను ఇష్టమైన LLMని ఎంచుకోవడం ద్వారా ఇంకా అమాప్ లేదా వీచాట్ రీడ్ వంటి MCP సర్వర్‌లతో అనుసంధానించడం ద్వారా AI అప్లికేషన్‌లను సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఇది మ్యాప్ ప్రశ్నలు, పుస్తకాల నుండి సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడం వంటి టాస్క్‌లను LLM చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

MCP వేవ్ ఫిబ్రవరి 2024లో ప్రారంభమైంది, ప్రపంచవ్యాప్తంగా త్వరగా ఊపందుకుంది.

ఓపెన్AI, గూగుల్, మెటా, అలీబాబా, టెన్సెంట్, బైట్‌డాన్స్, బైడు వంటి ప్రధాన ఆటగాళ్లందరూ MCP ప్రోటోకాల్‌కు మద్దతు ప్రకటించారు. డెవలపర్‌లు, అప్లికేషన్ సర్వీస్ ప్రొవైడర్‌లను చేరమని ఆహ్వానిస్తూ వారి స్వంత MCP ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ప్రారంభించారు.

AI ఎకోసిస్టమ్‌ను ఏకీకృతం చేస్తున్న MCP

‘సూపర్ యాప్స్’ అనే భావన 2024లో AI రంగంలో హాట్ టాపిక్‌గా ఉంది, AI అప్లికేషన్‌ల యొక్క శీఘ్ర విస్తరణ అంచనాలతో ఇది మొదలైంది. అయినప్పటికీ AI ఆవిష్కరణ పర్యావరణ వ్యవస్థ విభజించబడింది.

MCP ఆవిర్భావాన్ని క్విన్ షి హువాంగ్ ఆధ్వర్యంలో చైనా ఏకీకరణతో పోల్చవచ్చు. అతను రచన, రవాణా, కొలత వ్యవస్థలను ప్రామాణీకరించాడు. ఈ ప్రామాణీకరణ ఆర్థిక కార్యకలాపాలు, వాణిజ్యాన్ని ఎంతో సులభతరం చేసింది.

MCP ఇంకా ఇలాంటి ప్రోటోకాల్‌ల స్వీకరణ 2025లో AI అప్లికేషన్‌లలో గణనీయమైన పెరుగుదలకు మార్గం సుగమం చేస్తుందని చాలా మంది మార్కెట్ విశ్లేషకులు అభిప్రాయపడుతున్నారు.

సారాంశంలో MCP AI కోసం ‘సూపర్ ప్లగ్-ఇన్’గా పనిచేస్తుంది. ఇది వివిధ బాహ్య సాధనాలు, డేటా మూలాలతో సజావుగా అనుసంధానించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

MCP యొక్క సాంకేతిక పునాది

MCP లేదా మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్‌ను మొదటిసారిగా ఆంత్రోపిక్ నవంబర్ 2024లో ప్రవేశపెట్టింది.

ఓపెన్ స్టాండర్డ్‌గా MCP AI అప్లికేషన్‌లను బాహ్య డేటా మూలాలు, సాధనాలతో కమ్యూనికేట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

MCPని LLMల కోసం యూనివర్సల్ అడాప్టర్‌గా భావించండి, ఇది ప్రామాణిక ‘USB ఇంటర్‌ఫేస్‌’ను నిర్వచిస్తుంది.

ఈ ఇంటర్‌ఫేస్ డెవలపర్‌లను మరింత ప్రామాణికమైన, వ్యవస్థీకృత పద్ధతిలో అప్లికేషన్‌లను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇంకా వివిధ డేటా మూలాలు, వర్క్‌ఫ్లోలకు కనెక్ట్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది.

AI అప్లికేషన్ అభివృద్ధికి అడ్డంకులను అధిగమించడం

MCP ఆవిర్భావానికి ముందు AI అప్లికేషన్‌లను అభివృద్ధి చేయడం సవాలుతో కూడుకున్న, సంక్లిష్టమైన ప్రక్రియ.

ఉదాహరణకు AI ట్రావెల్ అసిస్టెంట్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి మ్యాప్‌లను యాక్సెస్ చేయడం, ట్రావెల్ గైడ్‌ల కోసం వెతకడం, వినియోగదారు ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా వ్యక్తిగతీకరించిన ప్రయాణ ప్రణాళికలను రూపొందించడం వంటి టాస్క్‌లను LLM చేయాల్సి ఉంటుంది.

మ్యాప్‌లను ప్రశ్నించడానికి, గైడ్‌ల కోసం వెతకడానికి LLMని ప్రారంభించడానికి డెవలపర్‌లు ఈ క్రింది సవాళ్లను ఎదుర్కొన్నారు:

• ప్రతి AI ప్రొవైడర్ (ఓపెన్AI, ఆంత్రోపిక్ మొదలైనవి) ఫంక్షన్ కాలింగ్‌ను వేర్వేరుగా అమలు చేసింది. LLMల మధ్య మారడానికి డెవలపర్‌లు అనుసరణ కోడ్‌ను తిరిగి వ్రాయవలసి వచ్చింది. దీని ద్వారా LLM బాహ్య సాధనాలను ఉపయోగించడానికి ‘యూజర్ మాన్యువల్’ను సృష్టించవలసి ఉంటుంది. లేకపోతే మోడల్ అవుట్‌పుట్ యొక్క ఖచ్చితత్వం గణనీయంగా తగ్గుతుంది.
• LLM బాహ్య ప్రపంచంతో పరస్పర చర్య చేయడానికి ఒక ఏకీకృత ప్రమాణం లేకపోవడం వలన కోడ్ రీయుసబిలిటీ తక్కువగా ఉంది. AI అప్లికేషన్ ఎకోసిస్టమ్ అభివృద్ధికి ఆటంకం కలిగింది.

అలీబాబా క్లౌడ్ మోడల్‌స్కోప్‌లోని అల్గారిథమ్ టెక్నాలజీ నిపుణుడు చెన్ జికియాన్ ప్రకారం, ‘MCPకి ముందు డెవలపర్‌లు LLMలను అర్థం చేసుకోవాలి. బాహ్య సాధనాలను వారి అప్లికేషన్‌లలో పొందుపరచడానికి ద్వితీయ అభివృద్ధిని నిర్వహించాల్సి ఉంటుంది. సాధనాల పనితీరు పేలవంగా ఉంటే సమస్య అప్లికేషన్‌లో ఉందా లేదా సాధనాలలో ఉందా అని డెవలపర్‌లు పరిశోధించవలసి ఉంటుంది.’

ముందుగా పేర్కొన్న AI స్టార్టప్ అయిన మనుస్ ఒక ప్రధాన ఉదాహరణ. ఒక మునుపటి మూల్యాంకనంలో ఒక సాధారణ వార్తా కథనాన్ని వ్రాయడానికి మనుస్ బ్రౌజర్‌ను తెరవడం, వెబ్ పేజీలను బ్రౌజ్ చేయడం, స్క్రాప్ చేయడం, వ్రాయడం, ధృవీకరించడం, తుది ఫలితాన్ని అందించడం సహా పదికి పైగా సాధనాలను ఉపయోగించాల్సి ఉంటుందని తేలింది.

మనుస్ ప్రతి దశలో బాహ్య సాధనాలను ఉపయోగించాలని ఎంచుకుంటే బాహ్య సాధనాలు ఎలా పనిచేస్తాయో ఏర్పాటు చేయడానికి ‘ఫంక్షన్’ రాయవలసి ఉంటుంది. ఫలితంగా మనుస్ అధిక లోడ్ కారణంగా తరచుగా టాస్క్‌లను నిలిపివేసింది. ఇంకా ఎక్కువ టోకెన్‌లను వినియోగించింది.

MCP యొక్క ప్రయోజనాలు

MCPతో డెవలపర్‌లు ఇకపై బాహ్య సాధనాల పనితీరుకు బాధ్యత వహించాల్సిన అవసరం లేదు. బదులుగా వారు అప్లికేషన్‌ను నిర్వహించడం, డీబగ్ చేయడంపై దృష్టి పెట్టవచ్చు. ఇది అభివృద్ధి పనిభారాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.

ఎకోసిస్టమ్‌లోని వ్యక్తిగత సర్వర్‌లు అంటే అలీపే, అమాప్ వాటి MCP సేవలను నిర్వహించగలవు. ఇంకా తాజా వెర్షన్‌లకు అప్‌డేట్ చేయగలవు. డెవలపర్‌ల కోసం వేచి ఉండగలవు.

MCP యొక్క పరిమితులు, సవాళ్లు

దాని సామర్థ్యం ఉన్నప్పటికీ MCP ఎకోసిస్టమ్ ఇంకా ప్రారంభ దశలోనే ఉంది. అనేక సవాళ్లను ఎదుర్కొంటోంది.

APIలు సరళమైన పరిష్కారమని సూచిస్తూ MCP అనవసరమైన సంక్లిష్టత యొక్క పొర అని కొంతమంది డెవలపర్‌లు వాదిస్తున్నారు. LLMలు ఇప్పటికే వివిధ ప్రోటోకాల్‌ల ద్వారా APIలను ఉపయోగించగలవు. ఇది MCPని నిరుపయోగంగా చేస్తుంది.

ప్రస్తుతం పెద్ద కంపెనీలు విడుదల చేసిన చాలా MCP సేవలు కంపెనీల ద్వారా నిర్వచించబడతాయి. LLMలు ఏ ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించగలవు, వాటిని ఎలా షెడ్యూల్ చేస్తారో నిర్ణయిస్తాయి. అయితే కంపెనీలు వారి అత్యంత కీలకమైన, నిజ-సమయ సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతించకపోవచ్చని ఇది ఆందోళన కలిగిస్తుంది.

అంతేకాకుండా MCP సర్వర్‌లు అధికారికంగా ప్రారంభించబడకపోతే లేదా బాగా నిర్వహించబడకపోతే MCP కనెక్షన్‌ల భద్రత, స్థిరత్వం ప్రశ్నార్థకం కావచ్చు.

స్వతంత్ర డెవలపర్ టాంగ్ షువాంగ్ 20 కంటే తక్కువ సాధనాలతో మ్యాప్ MCP సర్వర్ ఉదాహరణను పంచుకున్నారు. ఈ సాధనాల్లో ఐదింటికి అక్షాంశం, రేఖాంశం అవసరం. ఒక వాతావరణ సాధనానికి పరిపాలనా విభాగం ID అవసరం. ఈ IDలను ఎలా పొందాలో సూచనలు అందించలేదు. వినియోగదారులు తిరిగి సర్వీస్ ప్రొవైడర్ ఎకోసిస్టమ్‌కు వెళ్లి సమాచారం, అనుమతులు పొందడానికి కావలసిన చర్యలు తీసుకోవడమే ఏకైక పరిష్కారం.

MCP యొక్క ప్రజాదరణ స్పష్టంగా ఉన్నప్పటికీ అంతర్లీన డైనమిక్స్ సంక్లిష్టంగా ఉన్నాయి. LLM విక్రేతలు MCP సేవలను అందించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నప్పటికీ వారు నియంత్రణను కలిగి ఉంటారు. ఇతర ఎకోసిస్టమ్‌లకు ప్రయోజనం చేకూర్చడానికి వెనుకాడతారు. సేవలను సరిగ్గా నిర్వహించకపోతే డెవలపర్‌లు పెరిగిన పనిభారాన్ని ఎదుర్కోవచ్చు. ఇది ఎకోసిస్టమ్ యొక్క ఉద్దేశ్యాన్ని దెబ్బతీస్తుంది.

ఓపెన్ సోర్స్ విజయం

MCP ఇప్పుడు ఎందుకు ఆకర్షణ పొందుతోంది?

ప్రారంభంలో ఆంత్రోపిక్ ప్రారంభించిన తర్వాత MCPకి తక్కువ శ్రద్ధ లభించింది. ఆంత్రోపిక్ యొక్క క్లాడ్ డెస్క్‌టాప్ వంటి పరిమిత సంఖ్యలో అప్లికేషన్‌లు మాత్రమే MCP ప్రోటోకాల్‌కు మద్దతు ఇచ్చాయి. డెవలపర్‌లకు ఏకీకృత AI అభివృద్ధి ఎకోసిస్టమ్ లేదు. ప్రాథమికంగా ఒంటరిగా పనిచేశారు.

డెవలపర్‌ల ద్వారా MCPని స్వీకరించడం క్రమంగా దానిని వెలుగులోకి తెచ్చింది. ఫిబ్రవరి 2025 నుండి కర్సర్, VSకోడ్, క్లైన్ వంటి అనేక ప్రసిద్ధ AI ప్రోగ్రామింగ్ అప్లికేషన్‌లు MCP ప్రోటోకాల్‌కు మద్దతు ప్రకటించాయి. దీని వలన దాని ప్రొఫైల్ గణనీయంగా పెరిగింది.

డెవలపర్ సంఘం యొక్క స్వీకరణ తరువాత MCP యొక్క విస్తృత స్వీకరణలో LLM విక్రేతల ద్వారా ఏకీకరణ కీలకమైన అంశం.

మార్చి 27న ఓపెన్AI MCPకి మద్దతు ప్రకటన తరువాత గూగుల్ దీనికి మద్దతు తెలిపింది. ఇది ఒక కీలకమైన ముందడుగు.

గూగుల్ CEO సుందర్ పిచాయ్ Xలో MCP పట్ల తన ఉభయతను వ్యక్తం చేశారు. ‘MCP కావాలో వద్దో అనేదే ప్రశ్న’ అని పేర్కొన్నారు. అయితే ఈ ట్వీట్ చేసిన నాలుగు రోజుల తర్వాత గూగుల్ కూడా MCPకి మద్దతు ప్రకటించింది.

AI పరిశ్రమలోని ప్రధాన ఆటగాళ్ల ద్వారా MCP యొక్క శీఘ్ర స్వీకరణ AI అప్లికేషన్‌లను అభివృద్ధి చేసే ఇంకా అమలు చేసే విధానాన్ని మార్చే సామర్థ్యాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.

MCPకి ముందుకు సాగే మార్గం

MCP ఎకోసిస్టమ్ అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ ఇప్పటికే ఉన్న పరిమితులు, సవాళ్లను పరిష్కరించడం చాలా కీలకం. ఇందులో ఇవి ఉన్నాయి:

• ప్రామాణీకరణ: వ్యక్తిగత విక్రేతలతో సంబంధం లేకుండా మరింత ప్రామాణికీకరించబడిన MCP ప్రోటోకాల్‌ను అభివృద్ధి చేయడం.
• భద్రత: MCP కనెక్షన్‌ల భద్రత, విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి బలమైన భద్రతా చర్యలను అమలు చేయడం.
• నిర్వహణ: అధిక-నాణ్యత MCP సర్వర్‌ల అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడం.
• అందుబాటు: అన్ని నైపుణ్య స్థాయిల డెవలపర్‌లకు MCPని మరింత అందుబాటులో ఉంచడం.

ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడం ద్వారా MCP AI ఆవిష్కరణల యొక్క కొత్త శకాన్ని అన్‌లాక్ చేసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. మరింత శక్తివంతమైన, బహుముఖ, వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక AI అప్లికేషన్‌ల సృష్టికి వీలు కల్పిస్తుంది.

ముగింపులో MCP ఇంకా ప్రారంభ దశలోనే ఉన్నప్పటికీ AI రంగంలో మార్పులు తీసుకువచ్చే అవకాశం ఉంది. మరింత బహిరంగ, ప్రామాణికీకరించబడిన, సహకార పర్యావరణ వ్యవస్థను పెంపొందించడం ద్వారా MCP ప్రతి ఒక్కరికీ AI మరింత అందుబాటులో ఉండే, ప్రయోజనకరమైన భవిష్యత్తుకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది.